24.1.19. إنشاء الطبقات الشبكية¶
24.1.19.1. إنشاء طبقة شبكية ثابتة القيمة¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بالقيمة المحددة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحديد نوع بيانات للناتج. وستتوقف الخوارزمية إذا أُدخلت قيمة لا يمكن تمثيلها بنوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة المحدد.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
القيمة الثابتة |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
قيمة البكسل الثابتة للطبقة الشبكية الناتجة. |
الثابتة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 5 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الثابتة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم البكسل والقيمة المحددين. |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createconstantrasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.
24.1.19.2. إنشاء طبقة شبكية عشوائية (توزيع ذو الحدين)¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بقيم عشوائية موزعة وفق توزيع ذي الحدين.
افتراضيًا، تُختار القيم بقيمة N تساوي 10 واحتمال يساوي 0.5. ويمكن تجاوز ذلك باستخدام المعلمة المتقدمة لـ N والاحتمال. يُضبط نوع بيانات الطبقة الشبكية على أنواع الأعداد الصحيحة (Integer16 افتراضيًا). وتُعرَّف القيم العشوائية لتوزيع ذي الحدين بأنها أعداد صحيحة موجبة. وستمثل الطبقة الشبكية ذات الأعداد العشرية تحويلًا للقيم الصحيحة إلى أعداد عشرية.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 0 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
N |
|
[numeric: integer] الافتراضي: 10 |
|
الاحتمال |
|
[numeric: double] الافتراضي: 0.5 |
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم الخلية، مملوءة بقيم عشوائية |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createrandombinomialrasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.
24.1.19.3. إنشاء طبقة شبكية عشوائية (التوزيع الأُسّي)¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بقيم عشوائية موزعة وفق التوزيع الأُسّي.
افتراضيًا، تُختار القيم بقيمة lambda تساوي 1.0. ويمكن تجاوز ذلك باستخدام المعلمة المتقدمة لـ lambda. يُضبط نوع بيانات الطبقة الشبكية افتراضيًا على Float32 لأن القيم العشوائية للتوزيع الأُسّي أعداد عشرية.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 0 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
Lambda |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم الخلية، مملوءة بقيم عشوائية |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createrandomexponentialrasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.
24.1.19.4. إنشاء طبقة شبكية عشوائية (توزيع غاما)¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بقيم عشوائية موزعة وفق توزيع غاما.
افتراضيًا، تُختار القيم بقيمتي alpha و beta تساويان 1.0. ويمكن تجاوز ذلك باستخدام المعلمة المتقدمة لـ alpha و beta. يُضبط نوع بيانات الطبقة الشبكية افتراضيًا على Float32 لأن القيم العشوائية لتوزيع غاما أعداد عشرية.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 0 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
Alpha |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
|
Beta |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم الخلية، مملوءة بقيم موزعة عشوائيًا |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createrandomgammarasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.
24.1.19.5. إنشاء طبقة شبكية عشوائية (التوزيع الهندسي)¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بقيم عشوائية موزعة وفق التوزيع الهندسي.
افتراضيًا، تُختار القيم باحتمال يساوي 0.5. ويمكن تجاوز ذلك باستخدام المعلمة المتقدمة للقيمة المتوسطة. يُضبط نوع بيانات الطبقة الشبكية على أنواع الأعداد الصحيحة (Integer16 افتراضيًا). وتُعرَّف القيم العشوائية للتوزيع الهندسي بأنها أعداد صحيحة موجبة. وستمثل الطبقة الشبكية ذات الأعداد العشرية تحويلًا للقيم الصحيحة إلى أعداد عشرية.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 0 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
الاحتمال |
|
[numeric: double] الافتراضي: 0.5 |
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم الخلية، مملوءة بقيم موزعة عشوائيًا |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createrandomgeometricrasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.
24.1.19.6. إنشاء طبقة شبكية عشوائية (توزيع ذو الحدين السالب)¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بقيم عشوائية موزعة وفق توزيع ذي الحدين السالب.
افتراضيًا، تُختار القيم بمعلمة توزيع k تساوي 10.0 واحتمال يساوي 0.5. ويمكن تجاوز ذلك باستخدام المعلمات المتقدمة لـ k والاحتمال. يُضبط نوع بيانات الطبقة الشبكية على أنواع الأعداد الصحيحة (Integer16 افتراضيًا). وتُعرَّف القيم العشوائية لتوزيع ذي الحدين السالب بأنها أعداد صحيحة موجبة. وستمثل الطبقة الشبكية ذات الأعداد العشرية تحويلًا للقيم الصحيحة إلى أعداد عشرية.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 0 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
معلمة التوزيع k |
|
[numeric: integer] الافتراضي: 10 |
|
الاحتمال |
|
[numeric: double] الافتراضي: 0.5 |
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم الخلية، مملوءة بقيم موزعة عشوائيًا |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createrandomnegativebinomialrasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.
24.1.19.7. إنشاء طبقة شبكية عشوائية (التوزيع الطبيعي)¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بقيم عشوائية موزعة وفق التوزيع الطبيعي.
افتراضيًا، تُختار القيم بمتوسط يساوي 0.0 وانحراف معياري يساوي 1.0. ويمكن تجاوز ذلك باستخدام المعلمات المتقدمة لقيمتي المتوسط والانحراف المعياري. يُضبط نوع بيانات الطبقة الشبكية افتراضيًا على Float32 لأن القيم العشوائية للتوزيع الطبيعي أعداد عشرية.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 0 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
متوسط التوزيع الطبيعي |
|
[numeric: double] الافتراضي: 0.0 |
|
الانحراف المعياري للتوزيع الطبيعي |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم الخلية، مملوءة بقيم موزعة عشوائيًا |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createrandomnormalrasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.
24.1.19.8. إنشاء طبقة شبكية عشوائية (توزيع بواسون)¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بقيم عشوائية موزعة وفق توزيع بواسون.
افتراضيًا، تُختار القيم بمتوسط يساوي 1.0. ويمكن تجاوز ذلك باستخدام المعلمة المتقدمة للقيمة المتوسطة. يُضبط نوع بيانات الطبقة الشبكية على أنواع الأعداد الصحيحة (Integer16 افتراضيًا). والقيم العشوائية لتوزيع بواسون أعداد صحيحة موجبة. وستمثل الطبقة الشبكية ذات الأعداد العشرية تحويلًا للقيم الصحيحة إلى أعداد عشرية.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 0 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
المتوسط |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم الخلية، مملوءة بقيم موزعة عشوائيًا |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createrandompoissonrasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.
24.1.19.9. إنشاء طبقة شبكية عشوائية (التوزيع المنتظم)¶
تولّد طبقة شبكية لامتداد وحجم خلية معطيين، مملوءة بقيم عشوائية.
افتراضيًا، تتراوح القيم بين القيمتين الدنيا والقصوى لنوع الطبقة الشبكية الناتجة المحدد. ويمكن تجاوز ذلك باستخدام المعلمات المتقدمة لقيمتي الحد الأدنى والحد الأعلى. وإذا كانت للحدين القيمة نفسها أو كان كلاهما صفرًا (الافتراضي)، فستنشئ الخوارزمية قيمًا عشوائية في كامل مدى القيم لنوع بيانات الطبقة الشبكية المختار. واختيار حدود خارج المدى المقبول لنوع الطبقة الناتجة سيوقف الخوارزمية.
المعلمات¶
المعلمات الأساسية¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الامتداد المطلوب |
|
[extent] |
حدّد الامتداد المكاني للطبقة الشبكية الناتجة. وسيُوسَّع داخليًا ليصبح من مضاعفات حجم البلاطة. الطرق المتاحة هي:
|
نظام الإحداثيات المرجعي المستهدف |
|
[crs] الافتراضي: نظام الإحداثيات المرجعي للمشروع |
نظام الإحداثيات المرجعي (CRS) للطبقة الشبكية الناتجة |
حجم البكسل |
|
[numeric: double] الافتراضي: 1.0 |
حجم البكسل (X=Y) بوحدات الخريطة. |
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] الافتراضي: |
تحديد الطبقة الشبكية الناتجة. واحد مما يلي:
|
المعلمات المتقدمة¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
نوع بيانات الطبقة الشبكية الناتجة |
الافتراضي: 5 |
[enumeration] |
يعرّف نوع بيانات ملف الطبقة الشبكية الناتجة. الخيارات:
|
الحد الأدنى لمدى الأعداد العشوائية |
|
[numeric: double] الافتراضي: 0.0 |
|
الحد الأعلى لمدى الأعداد العشوائية |
|
[numeric: double] الافتراضي: 0.0 |
|
خيارات الإنشاء اختياري
|
|
[string] الافتراضي: '' |
لإضافة خيار إنشاء واحد أو أكثر للتحكم في الطبقة الشبكية المراد إنشاؤها (الألوان، حجم الكتلة، ضغط الملف...). وللتيسير، يمكنك الاعتماد على ملفات تعريف معرّفة مسبقًا (انظر قسم خيارات مشغّل GDAL). المعالجة الدفعية ومصمّم النماذج: افصل بين الخيارات المتعددة بحرف الخط العمودي ( |
المخرجات¶
Label |
اﻷسم |
النوع |
وصف |
|---|---|---|---|
الطبقة الشبكية الناتجة |
|
[raster] |
طبقة شبكية تغطي الامتداد المطلوب بحجم الخلية، مملوءة بقيم موزعة عشوائيًا |
شيفرة Python¶
معرّف الخوارزمية: native:createrandomuniformrasterlayer
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
يُعرض معرّف الخوارزمية عند تمرير المؤشر فوق الخوارزمية في صندوق أدوات المعالجة. ويوفّر قاموس المعلمات أسماء المعلمات (NAME) وقيمها. انظر استخدام خوارزميات المعالجة من وحدة التحكم لمعرفة تفاصيل تشغيل خوارزميات المعالجة من وحدة تحكم Python.